El trabajo de Data Scientist o de Científico de Datos es cada vez más demandado por todas las grandes empresas de todo el mundo. Actualmente, hay más de 400.000 ofertas de trabajo en los Estados Unidos para científicos de datos en LinkedIn. Y cada una de estas empresas quiere contratar a ese unicornio mágico que puede hacerlo todo.
¿Qué es un Data Scientist?
Como te lo contábamos en el anterior artículo, un Data Scientist o Científico de Datos es el que pone en práctica la ciencia de los datos. Lo que hace es enlazar puntos de información y datos para encontrar conexiones que puedan ser útiles para el negocio.
¿Qué habilidades deben buscar las empresas, a la hora de encontrar al perfecto Data Scientist? Conor Jensen, vicepresidente de estrategia de IA en el proveedor de IA y análisis de datos Dataiku, lo ha resumido todo en lo siguiente:
Habilidades de un buen Data Scientist
El Científico de Datos es el que pone en práctica la ciencia de los datos. Lo que hace es enlazar puntos de información y datos para encontrar conexiones que puedan ser útiles para el negocio. La Ciencia de los Datos se adentra en el mundo de lo desconocido tratando de encontrar nuevos patrones y perspectivas. Al contrario que en la Analítica de Datos, la Ciencia de Datos trata de establecer conexiones y planificar el futuro, en vez de comprobar una hipótesis. La Ciencia de Datos proporciona una nueva perspectiva de los datos y de la forma en que están conectados, consiguiendo que una organización pase de la indagación a la comprensión.
1.-Comunica eficazmente a los usuarios de la empresa:
Para que los datos cuenten una historia, un científico de datos debe ser capaz de tomar estadísticas complejas y transmitir los resultados de manera persuasiva a cualquier audiencia.
2.-Conoce su negocio:
Un científico de datos necesita tener una comprensión general de los desafíos clave de su industria y, en consecuencia, de su negocio.
3.-Comprende los fenómenos estadísticos:
Los científicos de datos deben ser capaces de interpretar correctamente las estadísticas: ¿es un resultado representativo o no? Esta habilidad es clave, ya que la mayoría de las estadísticas que se analizan contienen un sesgo estadístico que hay que corregir.
4.-Realiza predicciones eficientes:
El científico de datos debe tener un amplio conocimiento de los algoritmos para seleccionar el correcto, qué características ajustar para alimentar mejor el modo y cómo combinar datos complementarios.
5-Proporciona soluciones listas para la producción:
Los científicos de datos de hoy en día necesitan proporcionar servicios que puedan ejecutarse diariamente, con datos en vivo.
6.-Puede trabajar a escala masiva:
Un científico de datos debe saber cómo manejar conjuntos de datos de varios terabytes para construir un modelo robusto que se mantenga en producción. En la práctica, esto significa que deben tener una buena idea del tiempo de cálculo, lo que puede hacerse en memoria y lo que requiere Hadoop y MapReduce.
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